我国创新资源配置效率及其影响因素分析

摘要：文章运用数据包络法对2013年我国30个省市的创新资源配置效率进行了测度，再根据测算结果对创新资源配置效率的影响因素进行了Tobit回归分析。结果表明，政府对科技活动的支持力度、企业产学研合作水平以及基础设施建设对提升创新资源配置效率有积极的影响，而教育投资对创新资源配置效率却有负面的影响。

关键词：创新资源配置效率；数据包络分析；Tobit模型

一、前言

创新资源是创新活动的物质基础，对科技进步和经济发展起着很大的推动作用。由于资源本身具有的稀缺性特征，在加大创新资源投入的同时，创新资源配置效率问题逐渐引起了广泛的重视。国家财政科技拨款由1990年的139.1亿元亿上升到2013年的6184.9亿元；研究与发展经费投入强度由1990的0.71%上升到2013年的2.08%。但是创新资源的高投入是否带来了创新活动的高产出？创新资源配置效率又如何？这是值得深思的问题。能否提高创新资源配置效率，这在很大程度上关系到我国能否实现科技创新的跨越式发展，能否加快建设创新型国家。客观评价我国创新资源配置效率，优化创新资源配置成为促进科技发展的一项重要任务。

国外学者对效率测度的研究多集中在考察投入产出的效率上。国内学者对于效率的研究多以构建评价体系为主。然而对创新资源配置效率的测度仅仅描述了一种配置现状，对于如何提升创新资源配置效率才是研究的意义所在。本文运用数据包络法分析了2013年我国30个省市的创新资源配置效率，并用 tobit回归模型分析了影响效率值的因素，进而为提升我国创新资源配置效率提出政策建议。

二、指标体系的构建

（一）创新资源配置效率测度的指标体系构建

创新人力资源是创新资源各要素中最为核心的要素，而创新财力资源则是开展创新活动不可或缺的前提与基础。本文选用R&D人员全时当量和R&D经费内部支出衡量创新人力资源和创新财力资源。本文从两个角度选取创新活动产出指标：一是创新活动直接产出指标，用三种专利申请授权数和国外主要检索工具收录科技论文数来衡量；二是创新活动成果的经济效益指标，用技术市场成交额来衡量。

（二）创新资源配置效率影响因素的指标体系构建

本文从多个方面分析创新资源配置效率的影响因素，用地区生产总值（X1）衡量经济水平；每万人受高等教育人数（X2）、人均拥有公共图书馆藏量（X3）衡量文化环境；教育经费和地区生产总值的比值（X4）衡量教育水平；科技支出和财政支出的比值（X5）、教育支出和财政支出的比值（X6）衡量政府支持力度；（对境内研究机构支出+对境内高校支出）/R&D经费总（X7）衡量规模以上工业企业产学研合作程度；进出口总额和地区生产总值的比值（X8）衡量开放水平；互联网普及率（X9）、移动电话普及率（X10）衡量信息化水平；每万人公路里程数（X11）、每万人铁路里程数（X12）衡量基础设施水平。

三、方法的选择和数据的获取

（一）数据包络法

数据包络分析（DEA），主要用于评价具有多输入、多输出决策单元（DMU）间的相对有效性。常见的有CCR模型和BCC模型。如果效率值小于1，则表明决策单元相对无效；如果效率值达到1，则说明决策单元相对有效。而本文选用超效率模型来测算，因为它突破了传统效率为1的限制，不仅可以判断决策单元是否有效，还可以进行有效单元之间的优劣比较。

（二）Tobit模型

Tobit 模型又称受限因变量模型。如果分析数据中被解释变量的数值是切割或截断的情况时，用最小二乘法就估计回归系数就会有很大是误差。这时遵循最大似然法原理的Tobit模型就成了很好的替代。

（三）数据的获取

本文对2013年我国30个省市的创新资源配置效率进行测度（鉴于的部分数据缺失，本文在分析中将其剔除），并对其影响因素展开了分析，数据来源于《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

四、实证分析

（一）创新资源配置效率测度

由于创新活动的滞后性，本文采用直接产出指标滞后1年、经济产出指标滞后2年的方法。2013年的创新配置效率对应的是2011年的创新资源投入，2012年的直接产出和2013年的经济产出。

如表1所示，北京、吉林、黑龙江、江苏、浙江、重庆、甘肃的超效率值都大于1，其中北京更是遥遥领先于其他地区，这表明这些地区的创新资源配置状况良好。天津、辽宁、上海、湖北、湖南、贵州、云南、青海等地区的超效率值在0.6至1之间，创新资源配置效率仍然有待提高。河北、山西、福建、江西、山东、河南、广东、广西、海南、新疆等地区的创新配置超效率值在0.3至0.6之间不等，创新资源配置状况不容乐观。宁夏和内蒙古的超效率值不到0.3，是创新资源配置状况最差的地区。整体而言，有超过2/3的决策单元无效，因而我国创新资源配置水平普遍较低。

（二）基于Tobit模型的创新资源配置效率影响因素分析

在创新资源配置效率值的基础上，本文以前文列出的各影响因素为自变量，超效率值为因变量进行了tobit回归分析（鉴于2013年各省市的超效率值采用2011年的投入、2012年的直接产出和2013年的经济产出来测算，本文中各影响因素自变量折中采用了2012年的数据）。

由表2可知，X1、X2、X3、X8、X9和X10的P值都远大于0.05，说明没有足够的把握拒绝原假设，即认为经济发展水平、文化环境、地区开放程度和信息化水平对创新资源配置效率的影响不显著。其余变量的P值都小于0.05，所以本文认为教育水平、政府导向作用、企业产学研合作程度和基础设施建设各自对创新资源配置效率存在影响。

X4、X6的回归系数为负，表明教育水平的提升对提高创新资源配置效率没有起到促进作用。教育经费的相对增长，使得人力资本存量增长，理论上会对创新资源配置效率产生积极的影响，但是本文并未证实这一点。究其原因，一方面是由于我国的粗放式教育投入模式，另一方面是由于教育产出的时间滞后性。X5的回归系数为正，表明政府对科技活动的支持有利于创新资源配置效率的提升。政府对科技经费的支出反映其对科技创新的重视程度，可以对各创新主体的创新产生导向作用，因而可以提升创新资源的配置效率。X7的回归系数为正，表明企业产学研合作程度越深，对提升创新资源配置效率越有帮助。企业牵头的产学研合作模式以追求更丰硕的经济利益为主要目的，是产学研合作的主流模式。这种以市场化为导向的合作模式，无疑是优化创新资源配置的重要方式。同样为基础设施，X11与X12的符号却相反，这主要是因为铁路建设投入资本太大，容易形成了资源的挤占效应，短时间内投资铁路建设往往会牺牲了创新活动的整体利益。加强基础设施建设，特别是公路的修建，短期内对提升创新资源配置效率有积极的作用。

五、结论及建议

根据上文的分析结果，本文对于如何提升创新资源配置效率提出了以下结论和建议。

（一）政府加强对科技活动的支持力度

一方面，政府需加强对企业创新活动的资金支持。企业作为创新活动的主要主体，可以将创新成果经济化。政府应结合地方特色为企业创新活动提供相应的财政、税收、金融和产业政策支持，加大对中小企业扶持政策，为企业自主创新能力的提高营造优良的环境。另一方面，政府需加强对高校和科研机构的资金投入。高校和科研机构作为基础研究的主体，政府对其资金支持，可以有利于基础性、核心性科技成果的产出，而有利于创新资源配置效率的提升。

（二）推进企业产学研合作进程

高校和科研院所在科技方面有所创新和突破时，由于自身不具备产业化的条件和基础，在成果转化方面缺乏内在动力机制和外在经济载体，导致许多成果无法有效进行转化。企业应积极与高校和科研机构协作，推动基础研究与应用研究的衔接，而优化创新资源配置效率。

（三）加强基础设施建设

基础设施是一个地区各种创新要素流动的实物载体，基础设施的完善更多的是促进创活动成果的转化与扩散，而不是专利和论文的直接产出。加快公路的投资和建设，一方面要与区域经济发展相适应，另一方面要鼓励社会资本和个人资本投资基础设施建设。这样才能进一步完善现有基础设施，优化创新资源配置。

（四）改进教育模式

我国现有的教育体制和教育资金配置中的浪费现象已经导致教育资金的投入对创新资源配置效率的提高起不到预期效果。教育部门应重新审视现有的教育体制，不仅仅是关注量的增加，更要重视质的发展，建立适应经济发展水平的教育模式，促使学校培养出具有创新精神的人力资源，进而优化创新资源配置效率。

参考文献：

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（作者单位：江苏大学财经学院）